Promoting the Learning of Basic Sciences in a Changing Small-Group Learning Landscape. Interviews of tutors and students in a medical program
Notice bibliographique
Résumé
This article was migrated. The article was marked as recommended. Tomorrow's medical graduate needs to be equipped today to be able to make sense of continued advancements in medical science and then apply these to the benefit of patents and communities. It is important that current methods of teaching and learning in medical programs such as problem-based learning are subject to critical evaluation as to whether they are fit for purpose, and many medical programs are questioning whether problem-based learning provides adequate grounding in basic science. In this context, we interviewed twelve tutors and four students of one distributed medical program in order to explore their views on what elements of PBL promoted understanding of basic science. Our participants reported that setting a clear agenda about basic science learning was crucial; that tutor preparation and guides needed to take account of different tutor backgrounds; particular styles of prompting and questioning from the tutor were valuable; and that students could benefit from being primed with key introductory concepts about how basic sciences related to each other prior to commencing PBL. These findings will be useful for medical curriculum developers who are seeking to innovate with their curriculum but wish to retain what may be currently most valuable by stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».